Los asistentes de IA desplazan parte del descubrimiento de productos fuera de los canales propios y obligan a retailers y marcas a mejorar datos, contenido y medición Cada vez más consumidores comienzan el proceso de compra preguntando a un asistente o chat de IA qué producto elegir. Salesforce reporta que el uso de búsqueda agéntica como primer paso del recorrido creció 200% interanual, mientras el tráfico referido desde chats de IA aumentó entre 150% y 428% según el trimestre analizado.

Aspectos clave

• Salesforce reporta un crecimiento interanual de 200% en el uso de búsqueda agéntica como punto inicial del proceso de compra.
• El tráfico enviado hacia sitios comerciales desde chats de IA aumentó entre 150% y 428% interanual en los trimestres evaluados, frente a crecimientos de uno a pocos dígitos o bajos dobles dígitos en el tráfico total.
• Entre agosto de 2025 y mayo de 2026, la proporción de consumidores que declaró descubrir productos en propiedades de las propias marcas cayó 7% y mediante búsqueda tradicional 15%; nuevos canales —IA, IA social y apps de delivery— aumentaron 38%.
• 86% de los líderes de comercio considera que los LLM serán fundamentales para el descubrimiento de productos durante el próximo año; es una expectativa empresarial, no una predicción independiente del mercado.
• Actualmente 28% de las organizaciones encuestadas utiliza IA agéntica y otro 44% planea adoptarla dentro de seis meses.
• Entre quienes ya la utilizan, solamente 4% permanece principalmente en pilotos, mientras 35% prioriza escalarla entre funciones y equipos.
• Solo 32% de las organizaciones ha definido completamente métricas y KPI para evaluar el éxito de la IA.
• Únicamente 27% afirma tener completamente unificados sus datos de clientes entre ventas, servicio, marketing y comercio.
• En organizaciones multicanal, apenas 2% declara no tener puntos importantes de falla o fricción entre canales.
• Incluso dentro de tiendas físicas, 79% de los consumidores utiliza el smartphone y 12% consulta un asistente de IA para recibir recomendaciones, según Salesforce.

La compra puede comenzar antes de que el cliente visite la tienda

Lima, Perú, 19 de agosto de 2026.— Durante las dos últimas décadas, una de las rutas digitales más reconocibles hacia una compra fue: necesidad → Google → resultados → sitio web → producto → carrito. La inteligencia artificial está introduciendo otra posibilidad: necesidad → conversación con IA → recomendación → producto → retailer. Salesforce sostiene que el uso de lo que denomina agentic search —búsqueda agéntica— como primer paso del recorrido de compra creció 200% interanual, de acuerdo con la cuarta edición de su informe State of Commerce. La investigación combina una encuesta realizada a 3.450 profesionales del comercio de 20 países y 13 industrias, una segunda encuesta a aproximadamente 4.690 consumidores y comportamiento agregado de más de 1.500 millones de compradores en 37 países. La implicación para marcas y retailers es profunda: una parte de la decisión puede empezar a construirse en una interfaz que ellos no controlan.

¿Qué significa realmente crecer 200%?

Aquí conviene detenernos. Un crecimiento de 200% significa que la utilización pasó aproximadamente a tres veces su nivel anterior. No significa:

• que 200% de los consumidores utilice IA;
• que la IA concentre ya la mayoría de búsquedas comerciales;
• ni que haya sustituido a Google o a los sitios de retail.

Salesforce no proporciona en el resumen público una cifra absoluta de participación que permita concluir que la búsqueda agéntica sea actualmente el canal dominante. Por tanto, nuestra interpretación es: “crece rápidamente como punto de entrada”.

El tráfico desde chats de IA crece mucho más rápido que el tráfico general

El comportamiento observado en Commerce Cloud aporta otra señal. Salesforce afirma que las referencias provenientes de chats de inteligencia artificial crecieron entre 150% y 428% interanual en cada trimestre medido, mientras el crecimiento del tráfico total permaneció entre un dígito y bajos dobles dígitos. De nuevo, es importante separar dos métricas: tasa de crecimiento y volumen absoluto de tráfico. La primera evidencia aceleración. La segunda determinaría cuánto peso real posee ya el canal. El informe público compartido con nuestra redacción proporciona claramente la primera, pero no debemos inferir la segunda sin los datos correspondientes.

El descubrimiento comienza a salir de las propiedades de las marcas

Otra de las señales que identifica Salesforce aparece entre agosto de 2025 y mayo de 2026. Durante ese periodo, la proporción de consumidores que dijo descubrir productos mediante: propiedades de las propias marcas: cayó 7%. búsqueda tradicional: cayó 15%. Mientras la proporción que utilizó nuevos canales como asistentes de IA, IA integrada en redes sociales y aplicaciones de delivery aumentó 38%. Esto no implica que las webs, apps o buscadores estén desapareciendo. Significa algo diferente: la fase de descubrimiento se está fragmentando. El consumidor puede encontrar una marca en un lugar y completar la transacción en otro. Y esa separación modifica la manera en que debemos pensar el comercio digital.

De aparecer en Google a conseguir que una IA comprenda el producto

Durante años, las marcas aprendieron a estructurar contenido pensando en motores de búsqueda. Ahora aparece otra audiencia: las máquinas que interpretan productos antes de recomendárselos a una persona. Salesforce señala que las organizaciones están respondiendo mediante cuatro acciones especialmente frecuentes:

• mejorar la calidad de la información de producto;
• adaptar contenido a consultas conversacionales;
• suministrar feeds de datos a plataformas de búsqueda con IA;
• redactar descripciones capaces de responder mejor al lenguaje natural.

Imaginemos una consulta: “Busco unas botas impermeables para trekking por menos de US$150 y que sirvan para clima frío”. Una IA necesita poder determinar: producto, precio, material, impermeabilidad, talla, uso previsto, inventario y condiciones de entrega. Una página llena de eslóganes comerciales pero pobre en información estructurada puede resultar menos útil para este tipo de intermediario.

La nueva optimización empieza en los datos de producto

Aquí aparece una evolución muy relevante para el SEO y AEO. El retailer necesita pensar no solamente: ¿qué palabras busca la persona? sino: ¿qué información necesita una IA para responder correctamente a la intención de esa persona? El contenido comercial empieza a necesitar atributos más completos y menos ambiguos: qué es → para quién sirve → cuánto cuesta → qué características posee → dónde está disponible → cuándo puede entregarse. Nuestra lectura editorial es que el catálogo empieza a convertirse también en una base de conocimiento para agentes. Y cuanto más precisa sea esa base, menor será la necesidad de que el modelo “adivine” información que la marca no proporcionó.

Caila Schwartz: la primera conversación puede ocurrir fuera del sitio

Caila Schwartz, directora de Insights sobre Compradores y Comercio Agéntico de Salesforce, explica el cambio así en el comunicado remitido a IT/USERS® Magazine:

La IA está transformando el comercio desde ambos frentes. Los clientes están descubriendo productos en espacios que las marcas no controlan —como asistentes de IA, feeds de redes sociales y aplicaciones de delivery— y esperan recibir la misma experiencia personalizada en todos ellos. Al mismo tiempo, la IA está cambiando la forma en que trabajan los propios equipos comerciales: cómo gestionan sus productos, cómo procesan los pedidos y cómo escalan sus operaciones. La diferencia está en la velocidad. Un cliente puede adoptar la IA de un día para otro. Una empresa tiene más aspectos que resolver correctamente: datos confiables, sistemas conectados y equipos preparados para utilizarlos. Las organizaciones que están haciendo bien ese trabajo ahora son las que podrán seguir el ritmo”

Esa declaración describe probablemente la consecuencia estratégica más importante del informe. La competencia ya no ocurre únicamente: en la página de resultados o en la góndola digital del retailer. También puede ocurrir dentro de la respuesta producida por el asistente.

Pero la compra totalmente autónoma todavía no domina

Otra precisión importante. Salesforce distingue entre: descubrimiento mediante IA y compra completamente autónoma realizada por agentes. La primera está creciendo rápidamente. La segunda continúa en una etapa temprana. El comercio agéntico completo aparece como dirección tecnológica. El descubrimiento asistido por IA ya está ocurriendo ahora.

Las empresas todavía están detrás del consumidor

El informe encuentra una brecha interesante. Actualmente solamente 28% de las organizaciones comerciales encuestadas utiliza IA agéntica. Otro 44% afirma que planea adoptarla dentro de los próximos seis meses. Salesforce también reporta que 71% considera inviable escalar operaciones entre múltiples canales sin inteligencia artificial. Entre quienes ya adoptaron agentes, solo 4% permanece principalmente en pilotos, mientras el grupo más numeroso —35%— se concentra en ampliar el uso entre diferentes funciones y equipos. La experimentación empieza a desplazarse hacia operacionalización. Pero ahí comienza el problema más difícil.

Solo 32% ha decidido cómo medir si la IA funciona

Las organizaciones reportan mejoras en satisfacción del cliente, personalización, velocidad de desarrollo, eficiencia y productividad después de adoptar agentes. Sin embargo: solo 32% afirma haber definido completamente métricas y KPI para medir el éxito de la IA. La contradicción es evidente. Se puede inferir: “la IA nos está funcionando” antes de haber acordado: “¿qué significa exactamente funcionar?” Sin baseline y KPI, resulta difícil distinguir entre:

• novedad;
• productividad localizada;
• ahorro real;
• crecimiento;
• desplazamiento de costos;
• impacto sostenido.

Esta quizás sea una de las cifras más importantes del informe.

Más IA sobre datos fragmentados puede significar automatizar la fragmentación

El segundo gran obstáculo es la infraestructura empresarial. Salesforce encontró que 78% de los líderes comerciales trabaja actualmente con más proveedores que dos años atrás. Pero solamente 27% de las organizaciones afirma disponer de datos de clientes completamente unificados entre: ventas + servicio + marketing + comercio. ¿Qué ocurre con las organizaciones cuyos datos permanecen fragmentados? Salesforce reporta que:

• 40% reconoce responder lentamente o con poca eficacia a problemas del cliente;
• 39% tiene dificultades para medir el impacto de sus inversiones comerciales;
• 39% considera elevado el costo de mantener sistemas desconectados.

Introducir agentes sobre ese escenario no elimina automáticamente la fragmentación. Puede simplemente otorgarle una interfaz más inteligente.

Un agente necesita datos confiables para actuar

Una IA conversacional puede tolerar cierta ambigüedad cuando solo debe responder una pregunta. Un agente que actúa necesita mucho más. Para decir: “Este producto llegará mañana”. debe conocer inventario y logística. Para afirmar: “Este es tu precio”. debe conocer reglas comerciales. Para ofrecer: “Puedo cambiarlo por este otro”. debe conocer catálogo, devoluciones y disponibilidad. Cuando estos datos se encuentran repartidos entre sistemas incompatibles, la inteligencia del modelo no soluciona mágicamente el problema. Un agente es tan operativo como los sistemas a los que puede acceder y tan confiable como los datos que recibe. Esta es también la razón por la que Salesforce subraya en los datos conectados como fundamento del comercio agéntico.

La omnicanalidad todavía está lejos de ser invisible para el cliente

La fragmentación aparece de forma todavía más clara en el comercio multicanal. Solo 2% de las organizaciones multicanal encuestadas declara no experimentar puntos significativos de falla. Los dos problemas más habituales son: 41% — precios y promociones inconsistentes. 40% — inventario que no se sincroniza en tiempo real. Para una persona, eso ya genera frustración. Para un agente, puede producir respuestas incorrectas. Si el sistema informa un precio distinto al que aparecerá al pagar, o recomienda un artículo que ya no existe en inventario, la experiencia agéntica pierde confianza muy rápidamente.

La tienda física tampoco es ya un espacio puramente físico

El informe aporta otro dato muy revelador. Las tiendas físicas continúan siendo el principal destino de compras navideñas para 77% de los consumidores, según el estudio. Pero mientras están allí: 79% utiliza su smartphone, y solo un 12% consulta a un asistente de IA para pedir recomendaciones durante la compra. Esto rompe definitivamente la antigua división: e-commerce versus tienda física. Un consumidor puede encontrarse mirando físicamente un producto mientras simultáneamente:

• compara precios;
• revisa reseñas;
• consulta disponibilidad;
• pregunta a una IA;
• busca alternativas.

El punto de venta físico se convierte también en una interfaz digital.

El cliente ve una marca; la empresa todavía ve sistemas

Salesforce encontró que 88% de los encuestados B2C considera que los clientes esperan la misma personalización dentro de una tienda que en los canales online. El cliente no piensa: “ahora estoy interactuando con la división Commerce”. Después: “ahora con Marketing”. Después: “ahora con Customer Service”. Ve una sola marca. Por eso la inconsistencia que internamente parece un problema de integración puede convertirse externamente en una experiencia incoherente. La IA hace esa contradicción aún más visible porque promete precisamente mantener contexto entre interacciones.

El desafío cambia de SEO hacia presencia en la conversación

No se puede anunciar todavía “la muerte del SEO”. Sería exagerado. Los buscadores tradicionales continúan siendo enormes sistemas de descubrimiento y además muchas plataformas de IA utilizan información procedente de la web. Lo que sí empieza a cambiar es el objetivo. Antes buscábamos: ser encontrados. Ahora necesitamos también: ser comprendidos, comparados y potencialmente recomendados por una IA. Eso introduce nuevas exigencias para:

• información estructurada;
• consistencia de atributos;
• calidad editorial;
• reputación;
• disponibilidad;
• feeds de productos;
• contexto natural;
• actualización.

El contenido ya no será leído únicamente por humanos y crawlers tradicionales. También puede convertirse en material de decisión para agentes que sintetizan opciones antes de mostrar una respuesta.

No gana necesariamente quien despliega más IA

En el comunicado remitido a nuestra redacción en IT/USERS®, Schwartz plantea otra idea relevante:

Las organizaciones que están tomando la delantera no son aquellas que implementan la mayor cantidad de IA, sino las que utilizan su adopción como una oportunidad para finalmente unificar sus datos y definir cómo se medirá el éxito. Los consumidores ya tomaron su decisión respecto de la IA. El trabajo sobre las bases es la forma en que las empresas pueden ponerse al día”.

Los resultados del informe respaldan la lógica de esa afirmación: organizaciones con mayor unificación de datos reportan mejor alineación entre ventas, marketing y comercio, mejores resultados de automatización e IA y mayor retención y fidelización. La carrera, por tanto, no debería medirse solamente por: número de agentes desplegados. Debería medirse por: calidad de datos + integración + resultados + experiencia del cliente.

Más contexto

200% no significa mayoría del mercado

Es una tasa de crecimiento interanual. Salesforce no proporciona en su resumen público una participación absoluta suficiente para afirmar que la búsqueda agéntica haya desplazado ya a todos los canales tradicionales. 

150%-428% mide crecimiento de referencias

Ese intervalo representa crecimiento interanual del tráfico referido desde chats de IA en los trimestres observados, no participación total del tráfico comercial.

Descubrimiento agéntico no equivale a compra autónoma

El propio Salesforce señala que la transformación está ocurriendo primero en descubrimiento mientras las transacciones completamente autónomas permanecen en una fase inicial.

86% sobre LLM es una expectativa de ejecutivos

El dato refleja la opinión de líderes comerciales encuestados acerca de la importancia futura de los LLM; no constituye por sí mismo una previsión independiente de cuota de mercado.

El estudio no es un estudio específico del Perú

Como suele suceder la encuesta profesional cubrió 20 países; el comportamiento de plataforma, 37 países; y la encuesta de consumidores, ocho países. Por tanto, utilizaremos las conclusiones como tendencia internacional, no como porcentajes directamente atribuibles al consumidor peruano.

4.690 versus 4.689 consumidores

Salesforce redondea la muestra como 4.690 consumidores en el resumen, mientras la metodología precisa 4.689 respuestas. Para máxima exactitud metodológica es conveniente precisar 4.689 o “aproximadamente 4.690”.

Datos citables

• 200%: crecimiento interanual de búsqueda agéntica como primer paso del recorrido comercial.
• 150%-428%: crecimiento interanual trimestral del tráfico referido desde chats de IA.
• 38%: aumento en la proporción de consumidores que utiliza nuevos canales de descubrimiento como IA, IA social y delivery apps.
• 86%: líderes comerciales que consideran esenciales los LLM para descubrimiento durante el próximo año.
• 28%: organizaciones de comercio que utilizan actualmente IA agéntica.
• 44%: organizaciones que aún no la utilizan y planean adoptarla en seis meses.
• 71%: encuestados que consideran inviable escalar múltiples canales sin IA.
• 32%: organizaciones que ya definieron completamente sus KPI de IA.
• 27%: organizaciones con datos de clientes completamente unificados.
• 2%: organizaciones multicanal que no detectan puntos significativos de falla.
• 79%: compradores que utilizan smartphones dentro de la tienda física.
• 12%: compradores que consulta un asistente de IA mientras compra presencialmente.

Preguntas y respuestas para entender el nuevo comercio agéntico

¿Qué es la búsqueda agéntica?

En el contexto del informe de Salesforce, describe el uso de interfaces de IA —incluidos chats basados en LLM y asistentes comerciales— como punto inicial para descubrir productos y orientar una compra.

¿Es lo mismo búsqueda agéntica que comercio autónomo?

No. Una IA puede descubrir y recomendar productos sin tener autorización para realizar la compra. Salesforce reconoce que las compras completamente autónomas permanecen todavía en una etapa temprana.

¿Está reemplazando la IA a los buscadores?

El informe detecta crecimiento muy superior del tráfico desde chats de IA y caída en la proporción de consumidores que declara descubrir productos mediante búsqueda tradicional, pero no aporta evidencia suficiente para concluir que los buscadores hayan dejado de ser un canal dominante en términos absolutos.

¿Qué debe hacer una marca para aparecer en respuestas de IA?

Salesforce identifica como prácticas frecuentes mejorar la calidad de contenido de producto, adaptarlo a lenguaje conversacional, enriquecer descripciones y distribuir feeds hacia plataformas de búsqueda con IA.

¿Por qué son importantes los datos unificados?

Porque un agente necesita información consistente sobre clientes, precios, inventario y operaciones para proporcionar respuestas y ejecutar acciones confiables. Solo 27% de las organizaciones del estudio declara tener completamente unificados sus datos de clientes.

¿Cómo debería medirse el comercio agéntico?

No solamente por cantidad de interacciones. Las organizaciones deberían establecer KPI vinculados con conversión, satisfacción, costos, retención, precisión, resolución, margen y experiencia. El informe muestra que solo 32% ha definido completamente métricas de éxito para IA.

¿La tienda física pierde importancia?

No según estos datos. Salesforce indica que continúa siendo el principal destino para compras navideñas de 77% de los consumidores encuestados, pero las interacciones dentro de la tienda son cada vez más digitales. 

Knowledge Layer | Glosario

• Búsqueda agéntica: utilización de sistemas de IA capaces de interpretar intención y contexto para ayudar al usuario a descubrir productos mediante lenguaje conversacional.
• Comercio agéntico: modelo en el cual agentes de IA participan en etapas del proceso comercial, desde descubrimiento y recomendación hasta potencialmente acciones como compra, servicio o gestión de pedidos.
• LLM —Large Language Model—: modelo entrenado con grandes volúmenes de información para comprender y generar lenguaje y ejecutar diferentes tareas.
• Product Discovery: etapa del recorrido en la que el consumidor identifica productos o marcas potencialmente adecuados para resolver una necesidad.
• Canal propio —Owned Channel—: propiedad digital controlada directamente por una marca, como su web, aplicación o tienda.
• AI-referred traffic: visitas que llegan a un sitio después de que un usuario interactúa con una plataforma o chat de inteligencia artificial.
• Feed de producto: conjunto estructurado de información sobre catálogo, precios, disponibilidad y atributos que puede proporcionarse a plataformas externas.
• Datos unificados: información integrada desde diferentes funciones o sistemas de una empresa para ofrecer una visión consistente de clientes y operaciones.
• Omnicanalidad: estrategia que busca coordinar canales físicos y digitales para ofrecer una experiencia coherente independientemente del punto de interacción.
• KPI —Key Performance Indicator—: métrica definida para evaluar si una actividad o inversión alcanza sus objetivos.

¿Por qué es importante?

La principal consecuencia de la búsqueda agéntica no es que la IA vaya a sustituir mañana a todos los canales comerciales. Es que una parte de la decisión de compra puede construirse en una conversación que ocurre fuera del sitio de la marca. Esto obliga a convertir datos, catálogo y contenido en información suficientemente confiable para ser interpretada por humanos y máquinas.

Visión Estratégica

El comercio está entrando en una fase donde la interfaz visible puede dejar de ser propiedad del retailer. El cliente podría describir una necesidad a un asistente y permitir que este explore, compare y filtre opciones antes de visitar una tienda. Eso desplaza parte de la ventaja competitiva desde controlar el punto de contacto hacia controlar la calidad del conocimiento que alimenta ese punto de contacto. Las marcas que quieran participar necesitarán catálogos estructurados, precios e inventarios consistentes, contenido verificable, datos unificados y métricas capaces de demostrar que la automatización genera valor. En el comercio agéntico, la IA será la interfaz; los datos seguirán siendo la infraestructura.

Acerca de Salesforce

Salesforce desarrolla plataformas de CRM, datos, automatización y agentes de inteligencia artificial para organizaciones empresariales. La compañía posiciona actualmente Agentforce como su capa de agentes integrada con aplicaciones Customer 360 y datos empresariales. (Salesforce Investor Relations) Salesforce cotiza en la New York Stock Exchange bajo el símbolo CRM. (Salesforce Investor Relations)

Enlaces relacionados

• Salesforce Newsroom — Shopping’s New First Step: Agentic Search Grows 200% as Purchase Journeys Start in AI Chats. 
• Para contextualizar la dirección tecnológica del fabricante, Agentforce Commerce, cuya actualización 2026 incluye búsqueda AI-native orientada a intención y experiencias de descubrimiento mediante IA.

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